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公开(公告)号：CN106663167B
公开(公告)日：2020-03-27
申请号：CN201580038525.7
申请日：2015-07-13
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
Abstract: 各个实施例提供了基于行为变化检测或“易变性”的概念对安全事件进行分类的方法。行为变化检测代替预定义模式方法而被用来查看系统的行为并且检测从原本正常操作行为所发生的任何变化。在操作中，机器学习技术被用作促进实施方式可扩展性的事件分类机制。该机器学习技术是迭代的并且随时间持续进行学习。操作可扩展性问题通过使用时间序列中的事件的所计算易变性作为分类器输入而得以解决。在学习过程(即，机器学习过程)期间，该系统识别被安全事故所影响的相关特征。当处于操作中时，该系统实时地对那些特征进行评估并且提供将要发生事故的概率。
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公开(公告)号：CN106663167A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201580038525.7
申请日：2015-07-13
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
Abstract: 各个实施例提供了基于行为变化检测或“易变性”的概念对安全事件进行分类的方法。行为变化检测代替预定义模式方法而被用来查看系统的行为并且检测从原本正常操作行为所发生的任何变化。在操作中，机器学习技术被用作促进实施方式可扩展性的事件分类机制。该机器学习技术是迭代的并且随时间持续进行学习。操作可扩展性问题通过使用时间序列中的事件的所计算易变性作为分类器输入而得以解决。在学习过程(即，机器学习过程)期间，该系统识别被安全事故所影响的相关特征。当处于操作中时，该系统实时地对那些特征进行评估并且提供将要发生事故的概率。
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